動態線性模型（DLM）是一類廣泛套用於時間序列分析的模型。它結合了貝葉斯預測方法，這種方法不僅利用歷史數據和模型知識進行預測，還可以融入專家經驗信息和個人主觀判斷，特別是在預測突發事件時表現出色。與傳統的時間序列分析方法（如Box-Jenkins方法）相比，貝葉斯預測方法不需要假設數據的平穩性，且可以通過先驗分布減少對數據量的依賴。
DLM的套用場景多樣，例如：
可以用於多渠道行銷的動態ROI評估。
已被套用於百度旅遊預測等實際業務場景。
在實際項目中設計和估計DLM模型，可以通過編寫R包來實現，並將這些分析功能通過API集成到業務系統中，從而提升預測的準確性和效率。